AnswersPublished22 sources
AI kan løse vanskelige problemer – og avdekke farlige sikkerhetshull
Altman fortalte om OpenAIs interne modellforsøk. Podkastomtale anslår at Navier–Stokes eksperimentet kostet rundt 10 millioner dollar i datakraft.
Publisert avRedigert med GPT-6 LunaBilder generert med GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Altman fortalte om OpenAIs interne modellforsøk. Podkastomtale anslår at Navier–Stokes eksperimentet kostet rundt 10 millioner dollar i datakraft.
- Samtalen berørte også AI assistert leting etter programvarefeil. PHP2Shell sårbarhetene fikk CVSS 9,2, og amerikanske CISA førte dem opp på listen over kjente utnyttede sårbarheter.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenAI CEO Sam Altman reveal during his October 29 Cheeky Pint podcast conversation with Stripe president John Collison about the i. Article summary: Altman’s central message was that AI’s scientific and engineering capabilities are advancing alongside its ability to expose weaknesses in existing software—and that containing substantially superhuman systems remains an. Topic tags: general, general web, user generated, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, ch
Samtalen mellom OpenAI-sjef Sam Altman og Stripe-medgründer John Collison, publisert 29. oktober 2026, spente fra AI-støttet forskning til programvaresikkerhet og utfordringen med å begrense svært kapable systemer. En rød tråd var at bedre AI kan bidra til å løse krevende tekniske problemer, men også gjøre det lettere å finne oversette sikkerhetshull. Funn må fortsatt kontrolleres, sårbarheter må tettes, og systemer må tas i bruk med omtanke.15
20
Forskningsforsøket kalt «Hold My Beer»
En omtale av episoden forteller at OpenAI-forskere ga en intern modell vanskelige problemer fra flere fagområder i en kanal kalt «Model Name-Hold My Beer». Ifølge omtalen løste modellen problemene etter hvert. Kanalnavnet bør ikke forveksles med et bekreftet offisielt modellnavn.5
Et innlegg i sosiale medier som deler et klipp, beskriver Altman som svært begeistret over resultatene, men også mer trist enn han hadde ventet – som om noe var i ferd med å ta slutt. Denne følelsesbeskrivelsen kommer fra en delt gjengivelse, ikke fra en uavhengig bekreftet utskrift av samtalen i den tilgjengelige omtalen.27
Podkastomtale anslår at OpenAIs Navier–Stokes-eksperiment kostet rundt 10 millioner dollar i datakraft.2 Det er et rapportert anslag, ikke en uavhengig revisjon av ressursbruken eller en bekreftelse av det omtalte beviset. Kildene som er tilgjengelige, dokumenterer heller ikke konkrete besparelser ved å bruke agentteam.
2
Agentteam, mange AI-er og sikkerhet
I en indeksert utskrift foretrekker Altman betegnelsen «agentteam» framfor «agent-svermer». Han sier at team kan ha interessante egenskaper knyttet til skalering og alignment – altså hvor godt systemene følger menneskelige mål – som det er verdt å undersøke. Det er en forskningsretning han peker på, ikke dokumentasjon på at team automatisk er bedre samordnet eller tryggere.17
Altman er også omtalt som tilhenger av en framtid med én billion AI-er som er litt overmenneskelige, framfor ett enkelt system med overveldende intelligens. Begrunnelsen i omtalen er at mange aktører kan gi større motstandskraft enn å være avhengig av én intelligens.21
Når det gjelder å holde AI under kontroll, er Altman sitert på at sandkasser bare fungerer «til et visst punkt» dersom en modell er langt smartere enn dem som styrer den. I samme samtale beskrev han selvreplikerende datasentre som «innen rekkevidde» og sa at OpenAI ville rette robotikkarbeidet mot bygging av datasentre. Dette gjengir hans vurdering av utviklingen – det er ikke bevis for at selvreplikerende anlegg allerede finnes.3
PHP2Shell viser hvorfor AI-assistert sårbarhetsjakt betyr noe
Diskusjonen om AI og programvaresikkerhet har et konkret eksempel i PHP2Shell. Navnet brukes om to PHP-sårbarheter, CVE-2026-109618 og CVE-2026-109619. Begge fikk alvorlighetsgraden CVSS 9,2 og kan åpne for fjernkjøring av kode uten innlogging.29
32
Calif beskriver sårbarhetene som oppdaget med bidrag fra Calif, OpenAI og Wiz. IBM skriver at forskere brukte AI-systemer, blant annet OpenAIs GPT-5.6 Sol, som del av arbeidet med å finne feilene. IBM meldte også om forsøk på utnyttelse etter at sårbarhetene ble offentlig kjent.31
44 Amerikanske CISA opplyser at begge ble ført opp i etatens katalog over kjente utnyttede sårbarheter 26. oktober, og ber organisasjoner installere sikkerhetsoppdateringer.
29
Altman advarte mer generelt om at systematisk bruk av AI til å undersøke eksisterende kode kan avdekke flere alvorlige sårbarheter enn mange forventer, ifølge omtale av intervjuet.20 PHP2Shell viser hvorfor det å finne feilen bare er første steg: Organisasjoner må kartlegge berørte systemer, vurdere funn og få ut rettelser. CISA peker på rask oppdatering som det umiddelbare tiltaket for PHP-brukere.
29
Hva samtalen faktisk viser – og ikke viser
Omtalen av intervjuet underbygger at samtalen handlet om forskningskapasitet, agentteam, cybersikkerhet og grensene for sandboxing. Den fastslår ikke hvor mye agentteam har spart, bekrefter ikke Navier–Stokes-resultatet uavhengig eller bekrefter alle påstander som sirkulerer om AI-hendelser og programvarebruk.2
17
For utviklingsteam er den praktiske lærdommen å bruke AI-assistert sårbarhetsjakt som en grunn til å styrke vedlikeholdet – ikke som en erstatning for det. Feilmeldinger må kontrolleres, noen må ha ansvar for rettelsene, og oppdateringene må nå systemene som faktisk er i drift. Alvoret i PHP2Shell og CISAs oppfordring om å oppdatere viser hvorfor dette er viktig, også når AI har bidratt til å finne feilen.29
32
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "AI kan løse vanskelige problemer – og avdekke farlige sikkerhetshull"?
Altman fortalte om OpenAIs interne modellforsøk. Podkastomtale anslår at Navier–Stokes eksperimentet kostet rundt 10 millioner dollar i datakraft.
What are the key points to validate first?
Altman fortalte om OpenAIs interne modellforsøk. Podkastomtale anslår at Navier–Stokes eksperimentet kostet rundt 10 millioner dollar i datakraft. Samtalen berørte også AI assistert leting etter programvarefeil. PHP2Shell sårbarhetene fikk CVSS 9,2, og amerikanske CISA førte dem opp på listen over kjente utnyttede sårbarheter.